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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Tang, J., & Polyanskiy, Y. (2023). Capacity of noisy permutation channels. IEEE Transactions on Information Theory, 69(7), 4145-4162. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (2022). Efficient representation of large-alphabet probability distributions. IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory, 3(4), 651-663. Lien externe
Tang, J., Wang, D., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (2017). Defect tolerance: fundamental limits and examples. IEEE Transactions on Information Theory, 64(7), 5240-5260. Lien externe
Lancho, A., Weiss, A., C. F. Lee, G., Tang, J., Bu, Y., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (décembre 2022). Data-driven blind synchronization and interference rejection for digital communication signals [Communication écrite]. 2022 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2022), Rio de Janeiro, Brazil. Lien externe
C. F. Lee, G., Weiss, A., Lancho, A., Tang, J., Bu, Y., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (août 2022). Exploiting temporal structures of cyclostationary signals for data-driven single-channel source separation [Communication écrite]. 2022 IEEE 32nd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2022), Xi'an, China (6 pages). Lien externe
Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juin 2022). Capacity of noisy permutation channels [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2022), Espoo, Finland. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juin 2022). Efficient Representation of Large-Alphabet Probability Distributions via Arcsinh-Compander [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2022), Espoo, Finland. Lien externe
Adler, A., Tang, J., & Polyanskiy, Y. (juillet 2021). Quantization of random distributions under KL divergence [Communication écrite]. 2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2021), Melbourne, Australia. Lien externe
Tang, J., Da, W., Polyanskiy, Y., & Wornell, G. W. (juillet 2016). Defect tolerance: fundamental limits and examples [Communication écrite]. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2016), Barcelona, Spain. Lien externe
